“倒叙” -> “倒序”

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bqlin
2021-12-19 18:58:57 +08:00
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commit 1104815b18
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@ -86,7 +86,7 @@ public:
}
}
}
// 到这里了说明整个数组都是倒了,反转一下便可
// 到这里了说明整个数组都是倒了,反转一下便可
reverse(nums.begin(), nums.end());
}
};

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@ -40,7 +40,7 @@
不能使用辅助空间之后,那么只能在原字符串上下功夫了。
想一下,我们将整个字符串都反转过来,那么单词的顺序指定是倒序了,只不过单词本身也倒了,那么再把单词反转一下,单词不就正过来了。
想一下,我们将整个字符串都反转过来,那么单词的顺序指定是倒序了,只不过单词本身也倒了,那么再把单词反转一下,单词不就正过来了。
所以解题思路如下:

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@ -101,7 +101,6 @@ s[j] = tmp;
s[i] ^= s[j];
s[j] ^= s[i];
s[i] ^= s[j];
```
这道题目还是比较简单的,但是我正好可以通过这道题目说一说在刷题的时候,使用库函数的原则。

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@ -107,7 +107,7 @@ public:
}
}
// 找出前K个高频元素因为小顶堆先弹出的是最小的所以倒来输出到数组
// 找出前K个高频元素因为小顶堆先弹出的是最小的所以倒来输出到数组
vector<int> result(k);
for (int i = k - 1; i >= 0; i--) {
result[i] = pri_que.top().first;
@ -180,7 +180,7 @@ class Solution:
if len(pri_que) > k: #如果堆的大小大于了K则队列弹出保证堆的大小一直为k
heapq.heappop(pri_que)
#找出前K个高频元素因为小顶堆先弹出的是最小的所以倒来输出到数组
#找出前K个高频元素因为小顶堆先弹出的是最小的所以倒来输出到数组
result = [0] * k
for i in range(k-1, -1, -1):
result[i] = heapq.heappop(pri_que)[1]

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@ -112,7 +112,7 @@ vector<int> dp(10001, 0);
4. 确定遍历顺序
在[动态规划关于01背包问题你该了解这些滚动数组](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明如果使用一维dp数组物品遍历的for循环放在外层遍历背包的for循环放在内层且内层for循环倒遍历!
在[动态规划关于01背包问题你该了解这些滚动数组](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明如果使用一维dp数组物品遍历的for循环放在外层遍历背包的for循环放在内层且内层for循环倒遍历!
代码如下:

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@ -68,7 +68,7 @@ for (int i = 0; i < n; i++) {
```cpp
vector<int> vec; // 记录入度为2的边如果有的话就两条边
// 找入度为2的节点所对应的边注意要倒,因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
// 找入度为2的节点所对应的边注意要倒,因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
if (inDegree[edges[i][1]] == 2) {
vec.push_back(i);
@ -577,7 +577,7 @@ var findRedundantDirectedConnection = function(edges) {
inDegree[edges[i][1]]++; // 统计入度
}
let vec = [];// 记录入度为2的边如果有的话就两条边
// 找入度为2的节点所对应的边注意要倒,因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
// 找入度为2的节点所对应的边注意要倒,因为优先返回最后出现在二维数组中的答案
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
if (inDegree[edges[i][1]] == 2) {
vec.push(i);

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@ -82,7 +82,7 @@ dp[1] = cost[1];
**但是稍稍有点难度的动态规划,其遍历顺序并不容易确定下来**
例如01背包都知道两个for循环一个for遍历物品嵌套一个for遍历背包容量那么为什么不是一个for遍历背包容量嵌套一个for遍历物品呢 以及在使用一维dp数组的时候遍历背包容量为什么要倒呢?
例如01背包都知道两个for循环一个for遍历物品嵌套一个for遍历背包容量那么为什么不是一个for遍历背包容量嵌套一个for遍历物品呢 以及在使用一维dp数组的时候遍历背包容量为什么要倒呢?
**这些都是遍历顺序息息相关。当然背包问题后续「代码随想录」都会重点讲解的!**

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@ -63,7 +63,7 @@
![1047.删除字符串中的所有相邻重复项](https://code-thinking.cdn.bcebos.com/gifs/1047.删除字符串中的所有相邻重复项.gif)
从栈中弹出剩余元素此时是字符串ac因为从栈里弹出的元素是倒的,所以在对字符串进行反转一下,就得到了最终的结果。
从栈中弹出剩余元素此时是字符串ac因为从栈里弹出的元素是倒的,所以在对字符串进行反转一下,就得到了最终的结果。
C++代码 :

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@ -87,7 +87,7 @@ vector<int> dp(15001, 0);
4. 确定遍历顺序
在[动态规划关于01背包问题你该了解这些滚动数组](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明如果使用一维dp数组物品遍历的for循环放在外层遍历背包的for循环放在内层且内层for循环倒遍历!
在[动态规划关于01背包问题你该了解这些滚动数组](https://programmercarl.com/背包理论基础01背包-2.html)中就已经说明如果使用一维dp数组物品遍历的for循环放在外层遍历背包的for循环放在内层且内层for循环倒遍历!
代码如下:

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@ -103,7 +103,7 @@ for(int i = 0; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品
为什么呢?
**倒遍历是为了保证物品i只被放入一次**。但如果一旦正序遍历了那么物品0就会被重复加入多次
**倒遍历是为了保证物品i只被放入一次**。但如果一旦正序遍历了那么物品0就会被重复加入多次
举一个例子物品0的重量weight[0] = 1价值value[0] = 15
@ -115,9 +115,9 @@ dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 30
此时dp[2]就已经是30了意味着物品0被放入了两次所以不能正序遍历。
为什么倒遍历,就可以保证物品只放入一次呢?
为什么倒遍历,就可以保证物品只放入一次呢?
就是先算dp[2]
就是先算dp[2]
dp[2] = dp[2 - weight[0]] + value[0] = 15 dp数组已经都初始化为0
@ -125,7 +125,7 @@ dp[1] = dp[1 - weight[0]] + value[0] = 15
所以从后往前循环,每次取得状态不会和之前取得状态重合,这样每种物品就只取一次了。
**那么问题又来了为什么二维dp数组历的时候不用倒呢?**
**那么问题又来了为什么二维dp数组历的时候不用倒呢?**
因为对于二维dpdp[i][j]都是通过上一层即dp[i - 1][j]计算而来本层的dp[i][j]并不会被覆盖!